制造业数字化转型：破解传统系统、AI落地与人才短缺难题

在当今制造业，数字化转型已从‘选择题’变为‘生存题’。然而，众多企业面临着转型难题，如人才短缺、传统系统局限以及AI落地困难等，导致转型效果不佳。本文将深入剖析这些痛点，介绍金融行业用无代码开发平台破局的经验，并探讨其在制造业的应用，同时对比轻流与其他平台的差异，为制造企业提供数字化转型的解决方案。

制造业数字化转型卡在哪？

拆解传统系统局限与AI落地难的行业困局

2019年，一家拥有7家海内外分公司的新三板制造企业启动3年数字化转型计划，可集团IT团队只有1人——日常工作仅限于网络维护和硬件维修，连基础的软件开发都不会。这样的“人才荒”，是制造企业数字化路上的普遍痛点：想打通ERP、OA、MES等系统数据，需要懂技术又懂流程的复合型人才；想试AI优化生产排程，得有会训练模型、懂制造场景的工程师，可中小制造企业要么招不到，要么养不起。

比人才更棘手的，是传统系统的“刚性”局限。很多制造企业早期外购的系统，比如OA用A厂商、ERP用B厂商，数据像“信息孤岛”——查一个订单要跨3个系统，找一份审批要翻5个页面。更麻烦的是应对流程频繁变更：比如切入新能源领域后，客户需求从“批量生产”转向“定制化小单”，原有的系统流程根本适配不了，导致订单交付延误率高达30%。

而被寄予厚望的AI，落地起来也“卡脖子”。明明知道AI能预测库存积压、优化供应链，可数据散在各个系统里没整合，模型连“喂数据”都做不到；就算搭好了模型，没有懂制造流程的人运营，结果要么是“为AI而AI”，要么是模型输出的结果没法落地。

据《2023制造业数字化转型调研》显示，62%的制造企业面临“数据整合难”，58%受“技术人才短缺”困扰，71%尝试过AI的企业表示“落地效果未达预期”。这些痛点像“绊脚石”，把本应是“降本增效必选项”的数字化转型，变成了“想转不会转、转了没效果”的困局——本来想靠数字化提升竞争力，结果反而因系统不通、人才不够，拖了业务的后腿。

当“数字化”从“选择题”变成“生存题”，制造企业需要的，不是“为装系统而装系统”，而是能贴合流程、打通数据、降低人才依赖的解决方案。而这，正是很多企业转型路上最迫切的需求。

用“无代码+AI”破局：从金融到制造的共性解法

当制造企业为打通ERP、OA等系统数据发愁，为找不到懂场景的AI工程师焦虑时，金融行业的实践已给出参考答案——无代码开发平台正在成为连接系统、人才与AI的“桥梁”。德赛诊断曾因客户信用数据散在不同业务环节，无法准确评估风险，而轻流通过可视化接口整合了信贷、财务等部门数据，自动清洗重复或缺失的信息，让原本需要数周的数据整理工作缩短到几天；首帆动力的IT团队只有1人，却能通过轻流的拖拽配置搭出客户风险评估模型，业务人员不用学代码就能参与模型训练，大大加快了项目推进速度。

这种解法同样适用于制造企业：面对“信息孤岛”，无代码平台能像拼积木一样对接不同厂商的系统，把散在MES、ERP里的生产数据、库存数据整合起来，自动处理重复或错误的信息，为AI预测库存积压提供干净的数据基础；针对“人才荒”，业务人员可以用无代码工具的模型模板，自己配置生产排程优化模型，不用再等懂技术的工程师；就连AI落地最头疼的“黑匣子”问题，无代码平台也能通过可视化界面展示模型决策过程——像金融行业的信贷审批模型那样，制造企业能清楚看到AI是如何根据生产节拍、物料库存调整排程的，既满足内部管理要求，也能让一线员工信任模型结果。

更关键的是安全与合规：金融行业处理客户敏感信息时，轻流会加密数据并记录操作日志，这种能力放到制造企业同样适用——对接供应链数据时，无代码平台能通过权限管理控制数据访问，防止核心生产信息泄露。从金融到制造，无代码平台的价值正在于把复杂的技术问题变成业务人员能操作的工具，让AI不再是“空中楼阁”，而是真正融入业务流程的“帮手”——它不用企业招更多IT人才，不用推翻原有系统，只需通过拖拽配置就能把数据打通、把模型搭好，让数字化转型从“想转不会转”变成“边用边优化”。场景一：销售效率提升困境

当无代码+AI成为打通系统与人才的桥梁，企业选平台时更在意“好用还不贵”——轻流与简道云、明道云的差异，从搭建到扩展的细节里藏着性价比的答案。显而易见，三者在核心维度的区别一目了然：

平台名称	搭建难度	扩展性	成本优势
轻流	拖拽配置+模板库，半小时搭基础系统	无缝对接ERP/MES，全兼容第三方应用	多版本可选，按需求付费无隐藏成本
简道云	复杂流程需学习，搭建耗时	部分系统对接有兼容问题	大型企业功能需求成本高
明道云	操作繁琐，自定义模块成本高	集成能力有限，扩展需额外开发	个性化功能收费昂贵